Für Januar bis September 2026 zählte CyberSN in den USA 2.409 Stellenanzeigen für AI Security Engineer, 268,3 Prozent mehr als im Vorjahreszeitraum. Gleichzeitig sank die Zahl der Cybersecurity-Anzeigen insgesamt um 26,4 Prozent auf 235.786. Beide Werte zählen Anzeigen, keine Einstellungen oder Beschäftigten.
| Stellenkategorie in den USA | Anzeigen, Januar bis September 2026 | Veränderung zum Vorjahreszeitraum |
| Cybersecurity insgesamt | 235.786 | −26,4 % |
| AI Security Engineer | 2.409 | +268,3 % |
CyberSN bezog die Daten von JobSpikr, entfernte Duplikate und ordnete die Anzeigen anhand der beschriebenen Aufgaben Kategorien zu. Für einige Rollen wurden zusätzlich Stellenbeschreibungen gefiltert. Die Zahlen spiegeln damit einen klar abgegrenzten Anzeigenbestand wider. Sie sagen nicht voraus, wie viele Stellen besetzt werden.
Auch ein allgemeiner KI-Bezug in einer Anzeige macht sie nicht automatisch zu einem KI-Sicherheitsjob: CyberSN fand KI- oder Machine-Learning-Begriffe in 14,6 Prozent aller Anzeigen von Januar bis September 2026. Im gleichen Zeitraum 2025 waren es 15,1 Prozent; im September 2026 lag der Anteil bei 20 Prozent. Diese Kennzahl zählt Begriffe in Anzeigen, nicht die Stellenkategorie AI Security Engineer.
Was ein Job in der KI-Sicherheit umfasst
CyberSN ordnet AI Security Engineer dem Bereich Defense zu und stuft die Funktion als Position für Berufserfahrene ein. Im Kern geht es darum, KI-Modelle und Anwendungen abzusichern: Dazu gehören Trainingsdaten, Modellgewichte, Schnittstellen für Modellabfragen und Komponenten aus der KI-Lieferkette.
Zu den untersuchten Risiken zählen Prompt Injection, bei der manipulierte Eingaben ein KI-System zu unerwünschtem Verhalten verleiten sollen, außerdem Jailbreaking, Datenvergiftung, Model Extraction und die Offenlegung vertraulicher Informationen in Ausgaben. Fachkräfte testen Modelle gezielt auf solche Angriffe und setzen Schutzregeln, Filter und Zugriffskontrollen um.
Laut CyberSN gehören außerdem Frameworks wie PyTorch und TensorFlow, MLOps-Pipelines, Cloud-KI-Dienste und Vektordatenbanken zum typischen technischen Umfeld. Als einschlägige Orientierung nennt die Organisation MITRE ATLAS, die OWASP Top 10 for LLM Applications und das NIST AI Risk Management Framework.
Drei Arbeitgeber, drei unterschiedliche Rollenprofile
Die Stellenbeispiele zeigen, dass sich hinter dem Titel sehr verschiedene Aufgaben und Anforderungen verbergen. Microsoft setzt den Schwerpunkt auf kontrollierte Sicherheitsprüfungen von KI-Modellen und agentischen Systemen. Bei MITRE geht es um adversarielle KI-Analysen und Schutzmaßnahmen in Regierungssystemen. Die Principal-Stelle bei DigitalOcean verbindet Produktsicherheit mit unternehmensweiter Strategie und Governance.
| Arbeitgeber und Rolle | Schwerpunkt | Anforderungen und Bedingungen |
| Microsoft, AI Security Engineer | Modelle und KI-Agenten in kontrollierten Umgebungen bewerten; Tests, Cyber-Ranges, Telemetrie und Eindämmung entwickeln. | Einschlägiger Masterabschluss plus mindestens ein Jahr passende Erfahrung, einschlägiger Bachelorabschluss plus mindestens zwei Jahre oder gleichwertige Erfahrung. Python und Erfahrung mit KI-Systemen gehören zu den bevorzugten Kenntnissen. |
| MITRE, AI Security Engineer | Adversarielle KI in Regierungssystemen analysieren, Gegenmaßnahmen entwickeln und KI-Lösungen integrieren; Arbeit mit MITRE ATLAS. | Bachelorabschluss plus mindestens zwei Jahre KI-Erfahrung, ein passender Weg über einen weiterführenden Abschluss und relevante Erfahrung oder eine gleichwertige Kombination. Für die Sicherheitsfreigabe ist die US-Staatsbürgerschaft erforderlich; TS/SCI mit CI-Polygraph muss innerhalb eines Jahres erreichbar sein. Mindestens drei Arbeitstage pro Woche vor Ort. |
| DigitalOcean, Principal Engineer, AI/ML Security | Produktsicherheit, adversarielle Tests, Bedrohungsmodellierung über den Produktlebenszyklus, Governance und Abstimmung mit Führungskräften. | Mindestens zehn Jahre Erfahrung in der Cybersicherheit, davon vier bis fünf Jahre mit Schwerpunkt auf KI-/ML-Sicherheit, adversariellem maschinellem Lernen oder Security Data Science; Python und Go. Die Anzeige beschreibt die Stelle als remote. |
Auch die Gehaltsangaben hängen von Arbeitgeber, Erfahrungsstufe und Standort ab. Microsoft nennt für Security Research IC3 ein jährliches Grundgehalt von 102.100 bis 202.200 US-Dollar landesweit und 133.800 bis 219.200 US-Dollar im Großraum San Francisco und New York. Für IC4 lauten die Grundgehaltsspannen 119.800 bis 234.700 US-Dollar landesweit und 160.200 bis 261.000 US-Dollar in diesen beiden Metropolregionen.
| Arbeitgeber und Stufe | Ausgeschriebene Vergütung pro Jahr |
| Microsoft, Security Research IC3 | Grundgehalt: 102.100–202.200 US-Dollar landesweit; 133.800–219.200 US-Dollar im Großraum San Francisco und New York |
| Microsoft, Security Research IC4 | Grundgehalt: 119.800–234.700 US-Dollar landesweit; 160.200–261.000 US-Dollar im Großraum San Francisco und New York |
| MITRE, AI Security Engineer | 121.600–182.400 US-Dollar; angegebener Mittelwert: 152.000 US-Dollar |
| DigitalOcean, Principal Engineer, AI/ML Security | 230.400–288.000 US-Dollar |
MITRE nennt für seine Stelle eine jährliche Spanne von 121.600 bis 182.400 US-Dollar. DigitalOcean schreibt für die Principal-Position 230.400 bis 288.000 US-Dollar aus. Die Beträge stammen von drei Arbeitgebern und betreffen unterschiedliche Stufen und Bedingungen; sie ergeben keinen landesweiten Median für den Beruf.
Was Bewerber aus den Anforderungen ableiten können
CyberSN beschreibt Wege in die KI-Sicherheit aus der Security- oder Anwendungssicherheit ebenso wie aus dem Machine Learning. Ein Forschungsabschluss in KI ist demnach nicht grundsätzlich nötig; wichtig sei ein solides Verständnis dafür, wie ML-Systeme trainiert und eingesetzt werden. Die konkreten Anzeigen setzen allerdings teils mehrjährige Erfahrung voraus, und die MITRE-Stelle ist an eine Sicherheitsfreigabe und regelmäßige Arbeit vor Ort gebunden.
Josh Madakor wertete in einem am 8. April 2026 veröffentlichten Video eine selbst zusammengestellte Stichprobe von 100 Stellenanzeigen mit Bezug zu Cybersicherheit und KI aus. In seiner Stichprobe nannten 57 Prozent Machine Learning und 50 Prozent KI-Governance. Diese Werte beschreiben seine Auswahl, nicht den US-Arbeitsmarkt insgesamt.
CyberSN stuft Zertifikate wie AIGP, AAISM und CISSP als einschlägige Qualifikationen ein, sagt aber, dass keines davon allgemein vorgeschrieben sei. In den eigenen Gesprächen des Unternehmens mit Arbeitgebern wiege praktische Erfahrung mindestens ebenso schwer.
